Is Crossbreeding the Answer to Questions of Dairy Breed Utilization?
Notice bibliographique
Résumé
The current interest in crossbreeding in the commercial dairy industry, even though it is quite limited, raises questions of breed utilization. Fewer than 5% of US dairy cattle are other than purebred or grade Holsteins. The large advantage of Holsteins for additive genetic merit for lactation milk yield is apparently responsible for this trend. Why, then, this interest in crossbreeding? The economic importance of traits such as reproduction, health, and survival in dairy production systems is likely the basis for the interest in crossbreeding, even though these traits are secondary to milk yield. Several US studies and a Canadian study confirmed that while several crossbred groups were equivalent to Holsteins for lactation milk yield, none were superior. Two crossbred groups in the Canadian study had lifetime yields, milk value, and net returns equivalent to Holsteins. In the New Zealand study, Friesian-Jersey reciprocal crossbreds were predicted to exceed Friesians in first-lactation fat yield. Crossbred performance is dictated by a combination of additive and nonadditive genetic effects. Evidence exists for direct. maternal, heterosis, and cytoplasmic maternal effects. Heterosis of 15 to 20% for lifetime traits was found in two studies. Results from previous crossbreeding studies have something to recommend for inclusion of Holstein, Ayrshire, Brown Swiss, and Jersey breeds in a crossbreeding scheme. However, multiple-generation lifetime performance on an array of purebreds and crossbreds under US condition does not exist. Full unique identification of individual animals, including breed composition, would permit the use of DHIA data to estimate additive and nonadditive genetic parameters for the traits recorded therein. Survival data from birth and health data would need to be fully recorded to provide complete data on lifetime performance. Self-propagation of crossbred replacements is mandatory if any crossbreeding system is to be successful. Based on current empirical data, a two-breed rotational crossing system appears to be the most viable system to maximize economic merit. The theoretical advantages of a three-breed rotational crossing system are clear, but the data to recommend the third breed and this system in practice are limited. Full-scale long-term breeding experiments or analysis of field data paired with a comprehensive modeling of alternative breed utilization strategies for US conditions are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».